Forschung

Die geo-konzept GmbH engagiert sich seit Jahren intensiv in nationalen und EU-Forschungsprojekten. Im Verbund mit internationalen Partnern aus Forschung und Wirtschaft arbeiten wir an wegweisenden Technologien, Geräten und Software. Hierbei ist vor allem unsere Erfahrung mit hochgenauen Satellitenpositionsdaten, Parallelführung, GIS, Sprengplanung und Datenverarbeitung gefragt.
Bei jedem einzelnen Forschungsprojekt gilt es für uns, Risiken zu erkennen, Probleme zu lösen und neue Wege zu beschreiten selbstverständlich profitieren davon auch unsere Kunden.

 

EDA

Elektronische Deichsel für landwirtschaftliche Arbeitsmaschinen mit Umfeldsensorik und zusätzlichen Geoinformationen

Die elektronische Deichsel arbeitet nach dem Master-Slave-Prinzip. Ein bemanntes Fahrzeug (Master) gibt den Kurs vor, ein unbemanntes (Slave) folgt diesem autonom.
Zur Steigerung von Sicherheit und Automatisierungsgrad wird das System um Geoinformationen und Sensoren zur Umfeldüberwachung ergänzt. Ziel ist es, den rechtlichen Sicherheitsanforderungen bedienerloser Maschinen im Feldeinsatz besser gerecht zu werden.
Wir sind hierbei für Pfadplanung, Lenkalgorithmik, telemetrische Datenübertragung zwischen den Schleppern sowie die Einbindung zusätzlicher Geoinformationen verantwortlich.

 

GeoFarm

Im Fokus steht die Entwicklung eines Verfahrens zur Anbauempfehlung und Entscheidungsunterstützung für eine standortspezifische Pflanzenproduktion. Anforderungen an ein solches Verfahren sind eine hohe räumliche Präzision unter Beachtung der großflächig skalierbaren, überregionalen und dabei kosteneffizienten Einsetzbarkeit.
In der auf einer Internetplattform basierenden Prozesskette sind wir für die Berechnung von Managementzonen-, Aussaat- und Pflanzenschutzkarten sowie die Wettermodellierung zuständig. Weiterhin implementieren wir Module für Ertragsdatenauswertung, Erntelogistik und Prozessdatenverwaltung.

 

In-Field

Standortangepasstes N-Management auf Basis teilflächenspezifischer Informationsverarbeitung – System-, Hard- und Softwarelösung

Ziel ist die Detektion des betriebswirtschaftlich optimalen Stickstoffdüngereinsatzes im Winterweizen. Dieser wird von einem künstlichen neuronalen Netz (KNN) anhand eines Bodenprozessmodells ermittelt. Als Ergebnis wird die teilflächenspezifische Stickstoffmenge unter Berücksichtigung der von einem N-Sensor während der Überfahrt gemessenen Werte ausgegeben.
Die Kommunikation mit dem Düngerstreuer übernimmt dann ein sogenannter In-Field-Controller. Dessen Entwicklung nach dem Standard ISO 11783 liegt genauso in unserer Hand wie die Mobilfunkverbindung zu einem Datenportal, das als Benutzerschnittstelle dient.

 

PROGReSs

Prediction and Modeling of Hybrid Performance and Yield Gain in Oilseed Rape by Systems Biology


Geplant ist, das "Phänomen" Heterosis beim Raps in einem systembiologischen Ansatz zu untersuchen. Hierfür werden iterative Prädiktionsmodelle mit experimentell erzeugten Daten kombiniert. Wir übernehmen dabei die sensorgestützte Phänotypisierung von Rapshybriden per Drohnenbefliegung inkl. Entwicklung der Auswertealgorithmen, die Charakterisierung des Bodens sowie die Erhebung von Klimadaten.

 

 

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